package com.xuan.configuration.properties.aliyun;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.aliyuncs.DefaultAcsClient;
import com.aliyuncs.IAcsClient;
import com.aliyuncs.green.model.v20180509.ImageSyncScanRequest;
import com.aliyuncs.green.model.v20180509.TextScanRequest;
import com.aliyuncs.http.FormatType;
import com.aliyuncs.http.HttpResponse;
import com.aliyuncs.http.MethodType;
import com.aliyuncs.http.ProtocolType;
import com.aliyuncs.profile.DefaultProfile;
import com.aliyuncs.profile.IClientProfile;
import com.xuan.configuration.exception.SystemException;
import com.xuan.configuration.properties.aliyun.util.ClientUploader;
import com.xuan.configuration.result.ResponseResultEnum;
import lombok.Data;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.io.FileUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.boot.context.properties.ConfigurationProperties;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.io.File;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.util.*;

/**
 * 阿里云内容审核
 */
@Data
@Slf4j
@Component
@ConfigurationProperties(prefix = "xuan.aliyun-green")
public class GreenScan {

    /**
     * 访问密钥ID
     */
    private String accessKeyId;
    /**
     * 密钥
     */
    private String secret;
    /**
     * 场景
     */
    private String scenes;
    /**
     * regionId
     */
    private String regionId;
    /**
     * endpointName
     */
    private String endpointName;
    /**
     * product
     */
    private String product;
    /**
     * domain
     */
    private String domain;

//****************************************************************************************************************************************************

    /**
     * 文本审核
     *
     * @param content 文本
     */
    public Map textGreenScan(String content) throws Exception {

        IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile(regionId, accessKeyId, secret);
        DefaultProfile.addEndpoint(endpointName, regionId, product, domain);

        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);

        TextScanRequest textScanRequest = new TextScanRequest();
        textScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON); // 指定api返回格式
        textScanRequest.setHttpContentType(FormatType.JSON);
        textScanRequest.setMethod(MethodType.POST); // 指定请求方法
        textScanRequest.setEncoding("UTF-8");
        textScanRequest.setRegionId("cn-shanghai");

        List<Map<String, Object>> tasks = new ArrayList<>();
        Map<String, Object> task1 = new LinkedHashMap<>();
        task1.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());

        // 待检测的文本，长度不超过10000个字符
        task1.put("content", content);
        tasks.add(task1);
        JSONObject data = new JSONObject();

        // 检测场景，文本垃圾检测传递：antispam
        data.put("scenes", Collections.singletonList("antispam"));
        data.put("tasks", tasks);
        textScanRequest.setHttpContent(data.toJSONString().getBytes(StandardCharsets.UTF_8), "UTF-8", FormatType.JSON);

        // 设置超时时间
        textScanRequest.setConnectTimeout(3000);
        textScanRequest.setReadTimeout(6000);

        // 开始检测
        Map<String, String> resultMap = new HashMap<>();

        HttpResponse httpResponse = client.doAction(textScanRequest);
        if (httpResponse.isSuccess()) {
            JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(new String(httpResponse.getHttpContent(), StandardCharsets.UTF_8));
            if (200 == scrResponse.getInteger("code")) {
                JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");
                for (Object taskResult : taskResults) {
                    if (200 == ((JSONObject) taskResult).getInteger("code")) {
                        JSONArray sceneResults = ((JSONObject) taskResult).getJSONArray("results");
                        for (Object sceneResult : sceneResults) {
                            String scene = ((JSONObject) sceneResult).getString("scene");
                            String label = ((JSONObject) sceneResult).getString("label");
                            String suggestion = ((JSONObject) sceneResult).getString("suggestion");
                            if (!suggestion.equals("pass")) {
                                resultMap.put("suggestion", suggestion);
                                resultMap.put("label", label);
                                return resultMap;
                            }
                        }
                    } else {
                        return Collections.emptyMap();
                    }
                }
                resultMap.put("suggestion", "pass");
                return resultMap;
            } else {
                return Collections.emptyMap();
            }
        } else {
            return Collections.emptyMap();
        }

    }

    /**
     * 图片审核
     *
     * @param imageList 图片资源，格式：List<byte[]>
     */
    public Map imageGreenScan(List<byte[]> imageList) throws Exception {

        IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile(regionId, accessKeyId, secret);
        DefaultProfile.addEndpoint(endpointName, regionId, product, domain);

        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);

        ImageSyncScanRequest imageSyncScanRequest = new ImageSyncScanRequest();
        imageSyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON); // 指定api返回格式
        imageSyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST); // 指定请求方法
        imageSyncScanRequest.setEncoding("utf-8");
        imageSyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP); // 支持http和https

        JSONObject httpBody = new JSONObject();
        /**
         * 设置所要检测的场景（计费依据此处传递的场景计算）
         * 一次请求中可以同时检测多张图片，每张图片可以同时检测多个风险场景，计费按照场景计算。
         * 例如：检测2张图片，场景传递porn和terrorism，计费会按照2张图片鉴黄，2张图片暴恐检测计算。
         */
        httpBody.put("scenes", Arrays.asList(scenes.split(",")));

        /**
         * 如果您要检测的文件存于本地服务器上，可以通过下述代码片生成url
         * 再将返回的url作为图片地址传递到服务端进行检测
         */
        /**
         * 设置待检测图片， 一张图片一个task
         * 多张图片同时检测时，处理的时间由最后一个处理完的图片决定
         * 通常情况下批量检测的平均rt比单张检测的要长, 一次批量提交的图片数越多，rt被拉长的概率越高
         * 这里以单张图片检测作为示例, 如果是批量图片检测，请自行构建多个task
         */
        ClientUploader clientUploader = ClientUploader.getImageClientUploader(profile, false);
        String url;
        List<JSONObject> urlList = new ArrayList<>();
        for (byte[] bytes : imageList) {
            url = clientUploader.uploadBytes(bytes);
            JSONObject task = new JSONObject();
            task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());
            // 设置图片链接为上传后的url
            task.put("url", url);
            task.put("time", new Date());
            urlList.add(task);
        }
        httpBody.put("tasks", urlList);
        imageSyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()),
                "UTF-8", FormatType.JSON);

        // 请设置超时时间, 服务端全链路处理超时时间为10秒，请做相应设置，如果您设置的ReadTimeout小于服务端处理的时间，程序中会获得一个read timeout异常
        imageSyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);
        imageSyncScanRequest.setReadTimeout(10000);
        HttpResponse httpResponse = null;
        httpResponse = client.doAction(imageSyncScanRequest);

        Map<String, String> resultMap = new HashMap<>();

        // 服务端接收到请求，并完成处理返回的结果
        if (httpResponse != null && httpResponse.isSuccess()) {
            JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));
            int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");
            // 每一张图片的检测结果
            JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");
            if (200 == requestCode) {
                for (Object taskResult : taskResults) {
                    // 单张图片的处理结果
                    int taskCode = ((JSONObject) taskResult).getIntValue("code");
                    // 图片要检测的场景的处理结果，若是多个场景则会有每个场景的结果
                    JSONArray sceneResults = ((JSONObject) taskResult).getJSONArray("results");
                    if (200 == taskCode) {
                        for (Object sceneResult : sceneResults) {
                            String scene = ((JSONObject) sceneResult).getString("scene");
                            String label = ((JSONObject) sceneResult).getString("label");
                            String suggestion = ((JSONObject) sceneResult).getString("suggestion");
                            //根据scene和suggetion做相关处理
                            if (!suggestion.equals("pass")) {
                                resultMap.put("suggestion", suggestion);
                                resultMap.put("label", label);
                                return resultMap;
                            }
                        }
                    } else {
                        // 单张图片处理失败, 原因视具体的情况详细分析
                        return Collections.emptyMap();
                    }
                }
                resultMap.put("suggestion", "pass");
                return resultMap;
            } else {
                // 表明请求整体处理失败，原因视具体的情况详细分析
                return Collections.emptyMap();
            }
        }

        return Collections.emptyMap();

    }

    /**
     * 图片审核
     *
     * @param path 本地图片绝对路径
     */
    public Map imageGreenScan(String path) throws Exception {

        // 1、初始化
        IClientProfile profile = DefaultProfile.getProfile(regionId, accessKeyId, secret);

        DefaultProfile.addEndpoint(endpointName, regionId, product, domain);

        IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);

        ImageSyncScanRequest imageSyncScanRequest = new ImageSyncScanRequest();
        imageSyncScanRequest.setAcceptFormat(FormatType.JSON); // 指定API返回格式
        imageSyncScanRequest.setMethod(MethodType.POST); // 指定请求方法
        imageSyncScanRequest.setEncoding("utf-8");
        imageSyncScanRequest.setProtocol(ProtocolType.HTTP); // 支持HTTP和HTTPS

        JSONObject httpBody = new JSONObject();
        /**
         * 设置所要检测的场景（计费依据此处传递的场景计算）
         * 一次请求中可以同时检测多张图片，每张图片可以同时检测多个风险场景，计费按照场景计算。
         * 例如：检测2张图片，场景传递porn和terrorism，计费会按照2张图片鉴黄，2张图片暴恐检测计算。
         */
        httpBody.put("scenes", Arrays.asList(scenes.split(",")));

        /**
         * 如果您要检测的文件存于本地服务器上，可以通过下述代码片生成URL；
         * 再将返回的URL作为图片地址传递到服务端进行检测。
         */
        ClientUploader clientUploader = ClientUploader.getImageClientUploader(profile, false);
        byte[] imageBytes;
        String url = null;
        try {
            // 读取本地文件作为二进制数据
            imageBytes = FileUtils.readFileToByteArray(new File(path));
            // 上传至服务端
            url = clientUploader.uploadBytes(imageBytes);
        } catch (Exception e) {
            throw new SystemException(ResponseResultEnum.LOCAL_FILE_NULL); // 本地文件读取失败
        }

        /**
         * 设置待检测图片。一张图片对应一个task。
         * 多张图片同时检测时，处理的时间由最后一个处理完的图片决定。
         * 通常情况下批量检测的平均响应时间比单张检测的要长，一次批量提交的图片数越多，响应时间被拉长的概率越高。
         * 这里以单张图片检测作为示例。如果是批量图片检测，请自行构建多个task。
         */
        JSONObject task = new JSONObject();
        task.put("dataId", UUID.randomUUID().toString());

        // 设置图片链接为上传后的URL。URL中有特殊字符，需要对URL进行encode编码。
        task.put("url", url);
        task.put("time", new Date());
        httpBody.put("tasks", Arrays.asList(task));

        imageSyncScanRequest.setHttpContent(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.getBytesUtf8(httpBody.toJSONString()), "UTF-8", FormatType.JSON);

        /**
         * 请设置超时时间。服务端全链路处理超时时间为10秒，请做相应设置。
         * 如果您设置的ReadTimeout小于服务端处理的时间，程序中会获得一个ReadTimeout异常。
         */
        imageSyncScanRequest.setConnectTimeout(3000);
        imageSyncScanRequest.setReadTimeout(10000);
        HttpResponse httpResponse = null;
        try {
            httpResponse = client.doAction(imageSyncScanRequest);
        } catch (Exception e) {
            throw new SystemException(ResponseResultEnum.LOCAL_FILE_NULL); // 本地文件读取失败
        }

        // 存放审核结果
        Map<String, String> resultMap = new HashMap<>();

        // 服务端接收到请求，完成处理后返回的结果。
        if (null != httpResponse && httpResponse.isSuccess()) {
            JSONObject scrResponse = JSON.parseObject(org.apache.commons.codec.binary.StringUtils.newStringUtf8(httpResponse.getHttpContent()));
            int requestCode = scrResponse.getIntValue("code");
            // 每一张图片的检测结果。
            JSONArray taskResults = scrResponse.getJSONArray("data");
            if (200 == requestCode) {
                for (Object taskResult : taskResults) {
                    // 单张图片的处理结果。
                    int taskCode = ((JSONObject) taskResult).getIntValue("code");
                    // 图片对应检测场景的处理结果。如果是多个场景，则会有每个场景的结果。
                    JSONArray sceneResults = ((JSONObject) taskResult).getJSONArray("results");
                    if (200 == taskCode) {
                        for (Object sceneResult : sceneResults) {
                            String scene = ((JSONObject) sceneResult).getString("scene"); // 检测场景
                            String label = ((JSONObject) sceneResult).getString("label"); // 检测结果分类
                            String suggestion = ((JSONObject) sceneResult).getString("suggestion"); // 建议（pass:正常  review:不确定  block:违规）
                            // 根据scene和suggestion做相关处理。
                            // 根据不同的suggestion结果做业务上的不同处理。例如，将违规数据删除等。
//                            System.out.println("检测场景：" + scene);
//                            System.out.println("检测结果分类：" + label);
//                            System.out.println("建议：" + suggestion);
                            // 若建议不为pass，则返回 检测场景、检测结果分类
                            if (!suggestion.equals("pass")) {
                                resultMap.put("suggestion", suggestion);
                                resultMap.put("label", label);
                                return resultMap;
                            }
                        }
                    } else {
                        // 单张图片处理失败，原因视具体的情况详细分析。
                        System.out.println("task process fail. task response:" + JSON.toJSONString(taskResult));
                    }
                }
                // 添加 正常结果 并返回
                resultMap.put("suggestion", "pass");
                return resultMap;
            } else {
                // 表明请求整体处理失败，原因视具体的情况详细分析
                System.out.println("the whole image scan request failed. response:" + JSON.toJSONString(scrResponse));
            }
        }

        return resultMap;

    }

//----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

    /**
     * 自定义文本审核
     *
     * @param content 文本
     * @return true:审核通过  false:审核失败或不确定（需人工审核）
     */
    public boolean customTextGreenScan(String content) {

        // 1、保存审核结果（true:审核通过  false:审核失败或不确定）
        boolean flag = true;

        // 2、若文本不存在则直接返回（审核通过）
        if (StringUtils.isBlank(content)) return true;

        // 3、文本审核
        try {
            Map map = textGreenScan(content);
            if (null != map) {
                // 3.1、文本审核失败 或 文本含有不确定信息
                if (map.get("suggestion").equals("block") || map.get("suggestion").equals("review")) {
                    flag = false;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            flag = false;
        }

        // 4、返回审核结果
        return flag;

    }

    /**
     * 自定义图片审核
     *
     * @param url 图片路径
     * @return true:审核通过  false:审核失败或不确定（需人工审核）
     */
    public boolean customImageGreenScan(String url) {

        // 1、保存审核结果（true:审核通过  false:审核失败或不确定）
        boolean flag = true;

        // 2、若图片不存在则直接返回（审核通过）
        if (StringUtils.isBlank(url)) return true;

        // 3、图片审核
        try {
            Map map = imageGreenScan(url);
            if (map.size() != 0) {
                // 3.1、图片审核失败 或 图片含有不确定信息
                if (map.get("suggestion").equals("block") || map.get("suggestion").equals("review")) {
                    flag = false;
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            flag = false;
        }

        // 4、返回审核结果
        return flag;

    }


}
